pandas库常用函数有：1、read_csv()和read_excel()函数；2、head()和tail()函数；3、info()函数；4、describe()函数等。详细介绍：1、read_csv()和read_excel()函数，这两个函数用于从csv和excel文件中读取数据，它们能将数据读取为数据框对象，方便进一步的数据分析；2、head()和tail()函数等等。
本教程操作系统：windows10系统、DELL G3电脑。
Pandas是一个强大的Python数据分析库，提供了许多常用的函数。以下是Pandas库的一些常用函数：
1、read_csv()和read_excel()函数
这两个函数用于从CSV和Excel文件中读取数据。它们可以将数据读取为数据框（DataFrame）对象，方便进一步的数据分析。
示例代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file_path.csv') # 从CSV文件中读取数据
df = pd.read_excel('file_path.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 从名为'Sheet1'的Excel工作表中读取数据2、head()和tail()函数
这两个函数用于获取数据框的前n行或后n行数据。它们可以方便地查看数据集的前几行或后几行，而不需要将整个数据集加载到内存中。
示例代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file_path.csv')
df.head(5) # 获取前5行数据
df.tail(3) # 获取后3行数据3、info()函数
info()函数可以提供数据框的基本信息，包括数据框的形状、列名、每列的数据类型等。它可以帮助我们快速了解数据框的结构。
示例代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file_path.csv')
df.info() # 查看数据框的基本信息4、describe()函数
describe()函数可以提供数据框中每列数据的描述性统计信息，包括计数、平均值、标准差、最小值、最大值等。它可以帮助我们快速了解数据框中每列数据的分布情况。
示例代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file_path.csv')
df.describe() # 查看数据框中每列数据的描述性统计信息 
